智能问答 (Intelligent Question Answering, IQA) 是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发可以解析、理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。这些系统的目标不仅仅是返回与问题相关的文本，而是提供精确、凝练且直接的答案。
AI 科技评论按：当前，整个人工智能领域对自然语言处理技术的热情可谓空前高涨。一方面，这是由于借着深度学习的东风，计算机在各种自然语言处理任务中的表现有了突飞猛进的提高；另一方面，人们生活中大量的信息检索、语音识别、文本分析等应用对粒度更细、精度更高的专用自然语言模型提出了越来越高的要求。可以预见，随着信息时代数据量的不断增长以及人类社会中语料资源的不断丰富，自然语言处理研究将不断面临新的挑战。
导读：智能问答系统是自然语言处理的一个重要分支。今天我们将利用分词处理以及搜索引擎搭建一个智能问答系统。 本文经授权转自公众号CSDN（ID：CSDNnews）
问答系统是自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。本文涉及的主要是在检索型、面向特定领域的问答系统，通常称之为——智能客服机器人。
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
暨2021年“十四五”规划将数字政府提上国家顶层设计后，今年两会期间，数字经济、智慧城市再一次成为各界关注的焦点。
本篇介绍聊天机器人中出现的比较早的一种：问答系统。问答系统跟检索技术很相似，基本的功能就是，用户可以向系统咨询信息，系统通过“检索”，向用户返回精准、有效的信息。所以，常常有人说，问答系统是搜索引擎的最终形态。
无论是拥有实体的聊天机器人还是聊天机器人软件，其吸引人之处不仅在于它的语言智能，更在于它可以和使用者建立起情感联系。能够拥有自我感知能力，并能像人一样进行情感交互是每一个聊天机器人的终极目标。
为了从整体上描述基于文档的限定领域对话式问答系统要实现的功能，使用户能够对本系统有一个全面正确的认识，同时给程序开发者一个关于系统的使用，系统的功能模块，以及系统的各种技术解决方案一个详细的说明。
问答系统对结构化知识的整理和运营成本高，使企业场景中问答应用的扩展性受到较大挑战。文档问答对数据的组织形式要求降低，是对更少的人工、更多的智能的一种有价值的探索。本次直播从问答系统的发展历程谈起，聊聊问答系统的现状和应用；介绍文档问答系统的优势及困难、应用场景；分享一些我们的算法技术实践工作；最后谈谈从算法到产品的思考。
自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。
我自己在某厂做了两年语音个人助理，后来自己出来创业，首先就否定了这个方向，或者它的变种（如问答系统、智能音箱、客服机器人、聊天机器人、陪伴机器人等等，各自有软件和硬件的版本），以下统称为Chatbot
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网络的文本问答，再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答，我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。
针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。
工欲善其事必先利其器。做人工智能，必然少不了基础框架。深度学习领域两大主流框架TensorFlow和PyTorch，一个是来自Google，另一个来自于Facebook. 国内其实也有不少框架，百度的Paddle算是做得最早的，除此之外，还有华为的MindSpore等等。
信息爆炸的时代，更需要我们拥有高效获得文档信息的能力。随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已逐渐成为提升这一能力的重要手段之一。2022 年以来，以 GPT-3 模型为代表的大规模语言模型能力的不断提升，为智能文档问答带来了新的机遇，前不久 GPT-4 模型的震撼发布更是再次颠覆人们的认知。 GPT 爆火后，人们往往聚焦于其巨大的模型和令人惊叹的自然语言生成能力，而少有人谈到如此具体的技术解析。 近日，亚马逊云科技联合 Jina AI 举办 Tech Talk 主题活动。Jina AI 联合创始人兼 C
【编者按】对自然语言计算技术的研究人员来说，能够实现人与计算机可以进行有效沟通，计算机能理解用户的意图，执行命令或回答问题一直是他们努力迈进的目标。基于近30年来在自然语言计算领域的研究经验，微软亚洲
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。
大模型（LLM）相关理论研究与工程实践随着 GPT3 的发布，在学术界、工业界大爆发，备受各行各业关注，并涌现出一些赋能行业、促进生产力、生产关系变革的实践。GPT3 [1] 以及斯坦福计算机学院近 100+ 教授联名论文 [2] 将大模型列为第三轮 AI 浪潮，相对于传统的机器学习与深度学习，以 GPT3 为例的大模型涌现出处理各类任务的新范式：zero-shot、few-shot、in-context 等，同时也支持深度学习领域的 finetune，新范式让大模型能够低成本、快速处理各种任务，极大的缩短了数据准备与工程开发流程。
本项目是继智慧医院项目之智能分诊系统之后的又一全新打造的系统：智能问答系统。本系统主要是基于Python语言打造的，旨在让患者轻松、便捷地了解其病情、就诊医院等信息，以及减轻人工回复压力，高效地解决了问诊难、问诊贵等问题，打造 一系列公益智慧医院系统是为了实现“人人健康，健康人人”的项目初衷。 具体而言，本项目实现过程主要用到了Python爬虫基础以及天行数据网站提供的问答大数据库，利用网上现成资源最后达到的效果是实现患者与机器人医生之间的咨询问答，减轻了人工问答的人力耗费以及节省了患者咨询医生的费用。 总之，本项目产品是一个比较便捷高效的智能问诊系统；接下来将详细阐述项目产品的创造过程。
自从iPhone 4S开始内置Siri，到现在各种智能音箱，或者扎克伯格说自己做的智能管家， 我认为都算是对话机器人的一类。
市场调研公司MarketsandMarkets提供的数据显示，预计全球向量数据库市场的价值将从2020年的3亿2000万美元激增至2025年的10亿5000万美元，这一增长对应的年均复合增长率为26.8%。
前段时间敖丙在和腾讯云工作人员接触的时候，他们发现我骨骼惊奇还在对手工作过有丰富的经验，所以希望我跟他们共事，但是前提是希望我对向量数据库足够了解。
A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
我们正在经历一个 Data + AI 的黄金时期，AI 已在大数据领域展现出巨大的潜力。QCon 全球软件开发大会·广州站邀请到 Datafuse Labs 联合创始人张雁飞老师分享题为《Databend: 大模型时代的 Cloud Warehouse 设计探索》的演讲，本文为 Databend 公众号由此整理。 完整幻灯片下载： https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5257
聊天机器人本质上是一个范问答系统，既然是问答系统就离不开候选答案的选择，利用深度学习的方法可以帮助我们找到最佳的答案。
机器理解随着人工智能第一个概念的诞生开启了它的历史。杰出的艾兰图灵先生在他的著作《Computing Machinery and Intelligence》一书中提出了如今被称为图灵测试（The Turing test）的智能判定准则。大约70年之后，问答系统，作为机器理解的一个子领域，仍然是人工智能中最困难的任务之一。
认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？
从早期的数字图书馆、专家系统到如今的搜索引擎，人们一直致力于追求快速、准确的信息获取方法。目前，网络上的数据资源浩如烟海、错综复杂，而用户的信息需求又千变万化、千姿百态，基于关键词组合的信息需求表示方式和基于浅层分析的语义分析这类传统的信息检索技术俨然不能满足当下用户的需求，智能问答技术通过对数据的深度加工和组织管理、以更自然的交互方式满足用户更精确的信息需求。 智能问答技术可以追溯到计算机诞生初期的上世纪五六十年代，其中，代表性的系统包括Baseball[1]和Lunar[2]。Baseball是最早的
本篇是专栏中介绍聊天机器人的第一篇，会大概介绍聊天机器人的历史、特点、分类以及技术框架，让大家对聊天机器人有一个大致的了解。
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532126/information
我们也很激动地看到 AI 巨头不断地开源最新、最快的模型，例如谷歌开源了语言模型 BERT，已经在所有 benchmark 数据集上取得了突破。
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前，关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主，这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现，尽管回答准确度高，但难以落地于实际场景。
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
机器之心报道 编辑：李泽南 企业智能化转型才是 AI 应用最先成熟的方向？ 港交所 8 月 13 日披露，知名人工智能平台公司第四范式已向港交所主板提交上市申请。高盛、中金公司为联席保荐人。 第四范式成立于 2014 年 9 月，根据灼识咨询报告，在 2020 年，第四范式在中国以平台为中心的决策型 AI 市场排名第一。不同于计算机视觉赛道上众所周知的「AI 四小龙」，第四范式聚焦决策型 AI 领域，提供以平台为中心的人工智能解决方案，可帮助企业实现人工智能快速规模化的转型落地，发掘数据隐含规律并以超越人
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，由雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
智能问答机器人是 自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一大早，Yann LeCun就转发了一条消息：Facebook开源了DrQA的代码。 DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA，Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（阅读维基百科来回答开放域问题）》。这篇论文也入选了下周即将在温哥华召开的ACL 2017大会。 论文的作者为来自斯坦福的Danqi Chen（陈丹琦，之前毕业于清华姚班），以及来自Fac
大家都知道NLP近几年非常火，而且相关技术发展也特别快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。于是很多人欲转行NLP。 但是最近有同学私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事NLP相关工作的同学，往往都是通过自学的方式来进行学习，但是这样很明显的问题是： 1. 虽然学习了解了很多算法模型，但是技术深度和宽度的理解是比较薄
机器之心发布 机器之心编辑部 开放域问答（Open-domain QA）一直是自然语言处理领域的重要研究课题。百度从面向端到端问答的检索模型出发，提出了RocketQA训练方法，大幅提升了对偶式检索模型的效果，为实现端到端问答迈出了重要的一步。RocketQA已逐步应用在百度搜索、广告等核心业务中，并将在更多场景中发挥作用。 近日，百度提出了面向端到端问答的检索模型训练方法 RocketQA，该方法针对模型训练中存在的问题，通过跨批次负采样（cross-batch negatives）、去噪的强负例采样（d
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ---- 分享嘉宾：姚婷 腾讯 专家研究员 编辑整理：王惠灵 合肥工业大学 出品平台：DataFunTalk 导读：智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向，目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。本次分享的主题是QQ浏览器搜索中的智能问答技术，主要分为以下几个部分： 1.背景介绍 智能问答在搜索中的应用 搜索中的Top1问答 2.关键技术 搜索问答的技术框架 KBQA：基于知识图谱的问答 DeepQA：基于搜索+机器
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
本文介绍了 NIPS 2017 五大赛项的完整解读，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学习和人工智能对抗攻击防御等。这些比赛旨在推动人工智能技术的进步，并为研究人员、学生和业界人士提供交流平台。比赛吸引了来自世界各地顶尖人工智能研究者的参与，包括 OpenAI、谷歌、微软、IBM 等机构。
若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，Google开源了一套问答游戏App系统。 通过一套模板工具可以，你只要给出问题和答案，就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。这套问答系统基
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
